(2)使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf_8_sig') 后中文乱码问题解决了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig")
尝试指定encoding参数为utf-8-sig或gbk进行导出: 如果默认编码(如utf-8)导致中文乱码,可以尝试使用utf-8-sig或gbk编码。gbk编码常用于处理中文字符,特别是在Windows系统中。 python df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='gbk') 检查文件内容,确保中文显示正常: 在导出文件后,使用文本编辑器(如Notep...
df = pd.read_csv('filename.csv', encoding=None) 指定其他可能的编码如果自动检测编码不起作用,你可以尝试手动指定其他可能的编码。常见的编码包括utf-8、gbk、gb2等。例如: import pandas as pd df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='gbk') # 尝试GBK编码 使用Python内置的open函数打开文件并指定...
df.to_csv('output.csv', encoding='gbk', index=False) 在这个例子中,我们使用 ‘gbk’ 编码将数据写入 CSV 文件,避免了乱码问题。问题2:丢失行丢失行问题通常是由于数据类型不匹配引起的。在将数据写入 CSV 文件时,pandas 会自动将数据转换为字符串类型。如果数据中含有特殊类型(如日期、时间戳等),这些类型...
在pandas中导出csv文件时出现乱码的问题通常是因为编码格式不正确导致的。为了解决这个问题,可以在导出csv文件时指定正确的编码格式。以下是一种常见的解决方法: df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8') 复制代码 在上面的代码中,df 是要导出的 DataFrame 对象,'output.csv' 是要保存的文件路径,encoding='...
Pandas中数据框(DataFrame)如果有中文,to_csv保存csv文件会导致乱码。 可通过以下设置编码解决: df.to_csv(r'data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
1. 用记事本打开csv文件，如test.csv。在文件选项中选择另存为，将编码设置从UTF-8改为ANSI，然后保存并关闭。再次用Excel打开，你会发现中文已正确显示，如图所示。然而，这种方法对于批量文件操作并不实用。为寻求更高效的一劳永逸解决方案，我们可以转向方法2。在to_csv()函数中添加encoding参数，例如...
1#data是DataFrame的格式2data.to_csv('./data/myfile.csv') 这样的方式保存后,你用自己的exel打开该文件,一堆乱码,怎么办?使用如下方式解决 #data是DataFrame的格式data.to_csv('./data/myfile.csv', encoding='utf_8_sig') 以后只要保存含有中文字符的这样存就可以了...
df.to_csv("data.csv",encoding="utf_8_sig") 比较utf-8与utf_8_sig的差异 utf-8 utf-8 是以字节为编码单元,它的字节顺序在所有系统中都是一样的,没有字节序问题,因此它不需要BOM,所以当用utf-8编码方式读取带有BOM的文件时,它会把BOM当做是文件内容来处理 ...
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"。(这个方法在上一篇博客有介绍) 据我个人经验总结(如果有错误,还希望大神斧正),在含有中文编码的情况下,to...